怎么在python中使用協程實現并發

怎么在python中使用協程實現并發？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

協程

協程是一種用戶態的輕量級線程，又稱微線程。

協程擁有自己的寄存器上下文和棧，調度切換時，將寄存器上下文和棧保存到其他地方，在切回來的時候，恢復先前保存的寄存器上下文和棧。因此：協程能保留上一次調用時的狀態（即所有局部狀態的一個特定組合），每次過程重入時，就相當于進入上一次調用的狀態，換種說法：進入上一次離開時所處邏輯流的位置。

優點：

1. 無需線程上下文切換的開銷

2. 無需原子操作鎖定及同步的開銷

3. 方便切換控制流，簡化編程模型

4. 高并發+高擴展性+低成本：一個CPU支持上萬的協程都不是問題。所以很適合用于高并發處理。

所謂原子操作是指不會被線程調度機制打斷的操作；這種操作一旦開始，就一直運行到結束，中間不會有任何 context switch （切換到另一個線程）。

原子操作可以是一個步驟，也可以是多個操作步驟，但是其順序是不可以被打亂，或者切割掉只執行部分。視作整體是原子性的核心。

缺點：

1. 無法利用多核資源：協程的本質是個單線程,它不能同時將 單個CPU 的多個核用上,協程需要和進程配合才能運行在多CPU上.當然我們日常所編寫的絕大部分應用都沒有這個必要，除非是cpu密集型應用。

2. 進行阻塞（Blocking）操作（如IO時）會阻塞掉整個程序

使用Gevent

gevent是python的一個并發框架,以微線程greenlet為核心，使用了epoll事件監聽機制以及諸多其他優化而變得高效.

• 簡單示例

gevent的sleep可以交出控制權，當我們在受限于網絡或IO的函數中使用gevent，這些函數會被協作式的調度， gevent的真正能力會得到發揮。Gevent處理了所有的細節， 來保證你的網絡庫會在可能的時候，隱式交出greenlet上下文的執行權。

import gevent
def foo():
  print('running in foo')
  gevent.sleep(0)
  print('com back from bar in to foo')
def bar():
  print('running in bar')
  gevent.sleep(0)
  print('com back from foo in to bar')
# 創建線程并行執行程序
gevent.joinall([
  gevent.spawn(foo),
  gevent.spawn(bar),
])

執行結果

running in foo
running in bar
com back from bar in to foo
com back from foo in to bar

• 同步異步

import random
import gevent
def task(pid):
  gevent.sleep(random.randint(0, 2) * 0.001)
  print('Task %s done' % pid)
def synchronous():
  for i in range(1, 10):
    task(i)
def asynchronous():
  threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
  gevent.joinall(threads)
print('Synchronous:')
synchronous()
print('Asynchronous:')
asynchronous()

執行輸出

Synchronous:
Task 1 done
Task 2 done
Task 3 done
Task 4 done
Task 5 done
Task 6 done
Task 7 done
Task 8 done
Task 9 done
Asynchronous:
Task 1 done
Task 4 done
Task 5 done
Task 9 done
Task 6 done
Task 0 done
Task 2 done
Task 3 done
Task 7 done
Task 8 done

• 以子類的方法使用協程

可以子類化Greenlet類，重載它的_run方法，類似多線程和多進程模塊

import gevent
from gevent import Greenlet
class Test(Greenlet):
  def __init__(self, message, n):
    Greenlet.__init__(self)
    self.message = message
    self.n = n
  def _run(self):
    print(self.message, 'start')
    gevent.sleep(self.n)
    print(self.message, 'end')
tests = [
  Test("hello", 3),
  Test("world", 2),
]
for test in tests:
  test.start() # 啟動
for test in tests:
  test.join() # 等待執行結束

• 使用monkey patch修改系統標準庫(自動切換協程)

當一個greenlet遇到IO操作時，比如訪問網絡，就自動切換到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在適當的時候切換回來繼續執行。

由于IO操作非常耗時，經常使程序處于等待狀態，有了gevent為我們自動切換協程，就保證總有greenlet在運行，而不是等待IO。

由于切換是在IO操作時自動完成，所以gevent需要修改Python自帶的一些標準庫，這一過程在啟動時通過monkey patch完成

import gevent
import requests
from gevent import monkey
monkey.patch_socket()
def task(url):
  r = requests.get(url)
  print('%s bytes received from %s' % (len(r.text), url))
gevent.joinall([
  gevent.spawn(task, 'https://www.123.com/'),
  gevent.spawn(task, 'https://www.45.com/'),
  gevent.spawn(task, 'https://www.65.com/'),
])

看完上述內容，你們掌握怎么在python中使用協程實現并發的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！